【摘 要】
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粒子群优化(PSO)算法是继蚁群算法之后提出的一种新型的优化技术,其基本思想来源于对鸟群捕食的行为模拟。该算法的优势在于算法简单,容易实现而且功能强大,具有深刻的智能背
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粒子群优化(PSO)算法是继蚁群算法之后提出的一种新型的优化技术,其基本思想来源于对鸟群捕食的行为模拟。该算法的优势在于算法简单,容易实现而且功能强大,具有深刻的智能背景。既适合科学研究,又特别适合工程应用。
本文概括介绍了标准粒子群优化算法,并总结了近年来国内外学者研究提出的各种针对粒子群优化算法的改进方法。在此基础上我们提出了三种新的改进方法:基于免疫原理的克隆粒子群优化的新算法、基于进退法的克隆粒子群优化算法以及基于分布估计的粒子群优化算法,并分别用C++语言予以实现。通过与标准粒子群优化算法在十几个不同难度不同特征的标准测试函数上的全面比较,我们详细分析了各个改进算法在优化求解性能方面、收敛速度方面和解的多样性方面的表现。
本文提出的三种粒子群优化算法的改进方法,层层递进,本质上都是通过挖掘粒子群优化算法中隐含的有用信息来指导种群的优化过程,实验结果也证明,这些改进方法无论在解的质量和收敛速度上都有相应的优势,都比标准粒子群优化算法有很大的提高。结果表明新的算法优化了性能,提高了算法收敛速度的同时保证了一定的全局搜索能力。
粒子群优化算法有很广大的应用空间,我们将改进的粒子群优化算法应用于求解复杂的多目标优化问题,以此检验算法的效力。实验结果证明,粒子群优化算法在解决问题方面跟其它已被证明有效的多目标优化方法相比毫不逊色,并进一步在保持最优帕累托解集的多样性方面表现更加出色。
最后,我们总结了粒子群优化领域的研究热点,并展望了将来的发展趋势。毫无疑问,粒子群优化算法将在科研和实践中起到重要的作用。
论文工作得到国家自然科学基金No.60673020、No.60875080和863高科技研究计划No.2007AA01Z453支持。
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